成都职业技术学院《机器学习：模型与算法》2025-2026学年第二学期期末试卷(A卷)

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页成都职业技术学院《机器学习：模型与算法》2025-2026学年第二学期期末试卷(A卷)注意事项:1.请考生在下列横线上填写姓名、学号和年级专业。2.请仔细阅读各种题目的回答要求，在规定的位置填写答案。3.不要在试卷上乱写乱画，不要在装订线内填写无关的内容。4.考试时间120分钟专业学号姓名题号一二三四五六七八总分统分人复查人得分得分评分人一、单项选择题（每题1分，共20分）1.以下哪项不是监督学习中的分类算法？A.决策树B.支持向量机C.K最近邻D.聚类算法2.在机器学习中，以下哪个指标用于衡量模型对未知数据的预测能力？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数3.以下哪个不是深度学习中的神经网络结构？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.生成对抗网络D.决策树4.在K最近邻算法中，以下哪个参数会影响模型的性能？A.K值B.特征选择C.数据预处理D.模型优化5.以下哪个不是特征选择的方法？A.相关性分析B.主成分分析C.特征重要性D.模型选择6.在支持向量机中，以下哪个参数决定了超平面的位置？A.核函数B.正则化参数C.损失函数D.特征选择7.以下哪个不是集成学习方法？A.随机森林B.AdaBoostC.决策树D.神经网络8.在机器学习中，以下哪个指标用于衡量模型对异常数据的识别能力？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数9.以下哪个不是特征提取的方法？A.特征选择B.主成分分析C.特征重要性D.特征组合10.在深度学习中，以下哪个不是优化算法？A.梯度下降B.随机梯度下降C.Adam优化器D.决策树11.以下哪个不是特征工程的方法？A.特征选择B.特征提取C.特征组合D.特征标准化12.在机器学习中，以下哪个不是模型评估的方法？A.跨验证集评估B.留一法评估C.交叉验证D.模型选择13.以下哪个不是机器学习中的模型？A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.特征选择14.在机器学习中，以下哪个不是特征选择的方法？A.相关性分析B.主成分分析C.特征重要性D.特征组合15.在机器学习中，以下哪个不是模型评估的方法？A.跨验证集评估B.留一法评估C.交叉验证D.模型选择16.在机器学习中，以下哪个不是特征工程的方法？A.特征选择B.特征提取C.特征组合D.特征标准化17.在机器学习中，以下哪个不是模型评估的方法？A.跨验证集评估B.留一法评估C.交叉验证D.模型选择18.在机器学习中，以下哪个不是特征工程的方法？A.特征选择B.特征提取C.特征组合D.特征标准化19.在机器学习中，以下哪个不是模型评估的方法？A.跨验证集评估B.留一法评估C.交叉验证D.模型选择20.在机器学习中，以下哪个不是特征工程的方法？A.特征选择B.特征提取C.特征组合D.特征标准化二、多项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪些是监督学习中的分类算法？A.决策树B.支持向量机C.K最近邻D.聚类算法2.以下哪些指标用于衡量模型对未知数据的预测能力？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数3.以下哪些不是深度学习中的神经网络结构？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.生成对抗网络D.决策树4.以下哪些参数会影响K最近邻算法的性能？A.K值B.特征选择C.数据预处理D.模型优化5.以下哪些不是特征选择的方法？A.相关性分析B.主成分分析C.特征重要性D.特征组合6.以下哪些参数决定了支持向量机中超平面的位置？A.核函数B.正则化参数C.损失函数D.特征选择7.以下哪些不是集成学习方法？A.随机森林B.AdaBoostC.决策树D.神经网络8.以下哪些指标用于衡量模型对异常数据的识别能力？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数9.以下哪些不是特征提取的方法？A.特征选择B.主成分分析C.特征重要性D.特征组合10.以下哪些不是深度学习中的优化算法？A.梯度下降B.随机梯度下降C.Adam优化器D.决策树三、判断题（每题1分，共10分）1.监督学习中的分类算法可以将数据分为不同的类别。（）2.在机器学习中，准确率是衡量模型性能的最重要指标。（）3.卷积神经网络在图像识别任务中具有很好的性能。（）4.支持向量机是一种无监督学习算法。（）5.集成学习方法可以提高模型的泛化能力。（）6.特征选择和特征提取是机器学习中的两个重要步骤。（）7.在机器学习中，特征组合可以提高模型的性能。（）8.交叉验证是一种常用的模型评估方法。（）9.深度学习中的神经网络结构越复杂，模型的性能越好。（）10.特征标准化可以提高模型的性能。（）四、名词解释（每题4分，共20分）1.监督学习2.深度学习3.特征工程4.交叉验证5.集成学习五、简答题（每题6分，共18分）1.简述监督学习中的分类算法。2.简述深度学习中的神经网络结构。3.简述特征工程的方法。六、案例分析题（1题，满分12分）某公司收集了1000名员工的年龄、性别、学历、工作经验和年收入等数据，并希望预测员工的年收入。请根据以下